Estadísticos Casen
DI
12-12-2020
Estadísticas sobre la pobreza
library(ggplot2)
library(ggpubr)## Warning: package 'ggpubr' was built under R version 4.0.3library(markdown)
library(shiny)## Warning: package 'shiny' was built under R version 4.0.3library(shinythemes)
library(tidyverse)## -- Attaching packages ------------------------------------------------------------------------------ tidyverse 1.3.0 --## v tibble 3.0.1 v dplyr 1.0.2
## v tidyr 1.1.0 v stringr 1.4.0
## v readr 1.3.1 v forcats 0.5.0
## v purrr 0.3.4## -- Conflicts --------------------------------------------------------------------------------- tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()library(magrittr)##
## Attaching package: 'magrittr'## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## set_names## The following object is masked from 'package:tidyr':
##
## extractlibrary(lubridate)##
## Attaching package: 'lubridate'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## date, intersect, setdiff, unionlibrary(plotly)##
## Attaching package: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layoutlibrary(xts)## Loading required package: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric##
## Attaching package: 'xts'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## first, lastlibrary(dygraphs)
library(kableExtra)## Warning: package 'kableExtra' was built under R version 4.0.3##
## Attaching package: 'kableExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rowslibrary(knitr)
library("readxl")
library(rsconnect)## Warning: package 'rsconnect' was built under R version 4.0.3##
## Attaching package: 'rsconnect'## The following object is masked from 'package:shiny':
##
## serverInfo## The following object is masked from 'package:markdown':
##
## rpubsUploadlibrary(dplyr)
library(summarytools)## Warning: package 'summarytools' was built under R version 4.0.3## Registered S3 method overwritten by 'pryr':
## method from
## print.bytes Rcpp## For best results, restart R session and update pander using devtools:: or remotes::install_github('rapporter/pander')##
## Attaching package: 'summarytools'## The following object is masked from 'package:tibble':
##
## viewlibrary(epiDisplay)## Warning: package 'epiDisplay' was built under R version 4.0.3## Loading required package: foreign## Loading required package: survival## Loading required package: MASS## Warning: package 'MASS' was built under R version 4.0.3##
## Attaching package: 'MASS'## The following object is masked from 'package:plotly':
##
## select## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## select## Loading required package: nnet##
## Attaching package: 'epiDisplay'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## alpha#library(leaflet)
library(haven)
library(epiDisplay)
library("readxl")
library(expss)## Warning: package 'expss' was built under R version 4.0.3##
## Use 'expss_output_viewer()' to display tables in the RStudio Viewer.
## To return to the console output, use 'expss_output_default()'.##
## Attaching package: 'expss'## The following objects are masked from 'package:haven':
##
## is.labelled, read_spss## The following objects are masked from 'package:xts':
##
## first, last## The following objects are masked from 'package:magrittr':
##
## and, equals, or## The following objects are masked from 'package:stringr':
##
## fixed, regex## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## between, compute, contains, first, last, na_if, recode, vars## The following objects are masked from 'package:purrr':
##
## keep, modify, modify_if, transpose, when## The following objects are masked from 'package:tidyr':
##
## contains, nest## The following object is masked from 'package:ggpubr':
##
## compare_means## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## varslibrary(hrbrthemes)## NOTE: Either Arial Narrow or Roboto Condensed fonts are required to use these themes.## Please use hrbrthemes::import_roboto_condensed() to install Roboto Condensed and## if Arial Narrow is not on your system, please see https://bit.ly/arialnarrowlibrary(viridis)## Loading required package: viridisLitelibrary(viridisLite)
library(DescTools)## Warning: package 'DescTools' was built under R version 4.0.3library(roperators)## Warning: package 'roperators' was built under R version 4.0.3##
## Attaching package: 'roperators'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%library(shinycssloaders)## Warning: package 'shinycssloaders' was built under R version 4.0.3library(writexl)
library(vroom)## Warning: package 'vroom' was built under R version 4.0.3library(shinyWidgets)## Warning: package 'shinyWidgets' was built under R version 4.0.3library(stringr)
library(dplyr)
library(gapminder)## Warning: package 'gapminder' was built under R version 4.0.3library(tidyverse)library(moderndive)## Warning: package 'moderndive' was built under R version 4.0.3library(skimr)## Warning: package 'skimr' was built under R version 4.0.3##
## Attaching package: 'skimr'## The following object is masked from 'package:expss':
##
## containsoldw <- getOption("warn")
options(warn = -1)Expandimos, de frecuencias de dau y nivel educ
# new.data <- dataset2017[ which( dataset2017$comuna == "Iquique") , ]
new.data <- dataset2017
cross_tab = xtabs(new.data$expc ~ unlist(new.data$dau) + unlist(new.data$e6a),aggregate(new.data$expc ~ unlist(new.data$dau) + unlist(new.data$e6a),new.data,mean))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
tabla## unlist.new.data.dau.
## 1 I
## 2 II
## 3 III
## 4 IV
## 5 V
## 6 VI
## 7 VII
## 8 VIII
## 9 IX
## 10 X
## 11 I
## 12 II
## 13 III
## 14 IV
## 15 V
## 16 VI
## 17 VII
## 18 VIII
## 19 IX
## 20 X
## 21 I
## 22 II
## 23 III
## 24 IV
## 25 V
## 26 VI
## 27 VII
## 28 VIII
## 29 IX
## 30 X
## 31 I
## 32 II
## 33 III
## 34 IV
## 35 V
## 36 VI
## 37 VII
## 38 VIII
## 39 IX
## 40 X
## 41 I
## 42 II
## 43 III
## 44 IV
## 45 V
## 46 VI
## 47 VII
## 48 VIII
## 49 IX
## 50 X
## 51 I
## 52 II
## 53 III
## 54 IV
## 55 V
## 56 VI
## 57 VII
## 58 VIII
## 59 IX
## 60 X
## 61 I
## 62 II
## 63 III
## 64 IV
## 65 V
## 66 VI
## 67 VII
## 68 VIII
## 69 IX
## 70 X
## 71 I
## 72 II
## 73 III
## 74 IV
## 75 V
## 76 VI
## 77 VII
## 78 VIII
## 79 IX
## 80 X
## 81 I
## 82 II
## 83 III
## 84 IV
## 85 V
## 86 VI
## 87 VII
## 88 VIII
## 89 IX
## 90 X
## 91 I
## 92 II
## 93 III
## 94 IV
## 95 V
## 96 VI
## 97 VII
## 98 VIII
## 99 IX
## 100 X
## 101 I
## 102 II
## 103 III
## 104 IV
## 105 V
## 106 VI
## 107 VII
## 108 VIII
## 109 IX
## 110 X
## 111 I
## 112 II
## 113 III
## 114 IV
## 115 V
## 116 VI
## 117 VII
## 118 VIII
## 119 IX
## 120 X
## 121 I
## 122 II
## 123 III
## 124 IV
## 125 V
## 126 VI
## 127 VII
## 128 VIII
## 129 IX
## 130 X
## 131 I
## 132 II
## 133 III
## 134 IV
## 135 V
## 136 VI
## 137 VII
## 138 VIII
## 139 IX
## 140 X
## 141 I
## 142 II
## 143 III
## 144 IV
## 145 V
## 146 VI
## 147 VII
## 148 VIII
## 149 IX
## 150 X
## 151 I
## 152 II
## 153 III
## 154 IV
## 155 V
## 156 VI
## 157 VII
## 158 VIII
## 159 IX
## 160 X
## 161 I
## 162 II
## 163 III
## 164 IV
## 165 V
## 166 VI
## 167 VII
## 168 VIII
## 169 IX
## 170 X
## 171 I
## 172 II
## 173 III
## 174 IV
## 175 V
## 176 VI
## 177 VII
## 178 VIII
## 179 IX
## 180 X
## unlist.new.data.e6a. Freq
## 1 Nunca asistió 154555
## 2 Nunca asistió 153817
## 3 Nunca asistió 136461
## 4 Nunca asistió 106239
## 5 Nunca asistió 89130
## 6 Nunca asistió 80596
## 7 Nunca asistió 56898
## 8 Nunca asistió 41075
## 9 Nunca asistió 45246
## 10 Nunca asistió 24578
## 11 Sala cuna 11082
## 12 Sala cuna 9718
## 13 Sala cuna 12962
## 14 Sala cuna 11630
## 15 Sala cuna 8867
## 16 Sala cuna 7771
## 17 Sala cuna 7367
## 18 Sala cuna 5005
## 19 Sala cuna 8448
## 20 Sala cuna 8132
## 21 Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor) 31001
## 22 Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor) 35388
## 23 Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor) 39834
## 24 Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor) 33702
## 25 Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor) 26898
## 26 Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor) 25755
## 27 Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor) 23288
## 28 Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor) 19639
## 29 Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor) 22407
## 30 Jardín Infantil (Medio menor y Medio mayor) 18463
## 31 Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor) 54283
## 32 Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor) 73191
## 33 Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor) 67273
## 34 Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor) 49972
## 35 Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor) 43720
## 36 Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor) 44371
## 37 Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor) 36311
## 38 Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor) 28696
## 39 Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor) 26107
## 40 Prekinder/Kinder (Transición menor y Transición Mayor) 24798
## 41 Educación Especial (Diferencial) 15648
## 42 Educación Especial (Diferencial) 13236
## 43 Educación Especial (Diferencial) 12076
## 44 Educación Especial (Diferencial) 9983
## 45 Educación Especial (Diferencial) 6294
## 46 Educación Especial (Diferencial) 6220
## 47 Educación Especial (Diferencial) 4091
## 48 Educación Especial (Diferencial) 4969
## 49 Educación Especial (Diferencial) 2669
## 50 Educación Especial (Diferencial) 1214
## 51 Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) 169884
## 52 Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) 122666
## 53 Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) 128480
## 54 Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) 114023
## 55 Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) 112888
## 56 Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) 93981
## 57 Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) 79417
## 58 Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) 63481
## 59 Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) 36446
## 60 Primaria o Preparatoria (Sistema antiguo) 8431
## 61 Educación Básica 597749
## 62 Educación Básica 654947
## 63 Educación Básica 621397
## 64 Educación Básica 531531
## 65 Educación Básica 449938
## 66 Educación Básica 413362
## 67 Educación Básica 322752
## 68 Educación Básica 243577
## 69 Educación Básica 164474
## 70 Educación Básica 98643
## 71 Humanidades (Sistema Antiguo) 55021
## 72 Humanidades (Sistema Antiguo) 47146
## 73 Humanidades (Sistema Antiguo) 61142
## 74 Humanidades (Sistema Antiguo) 63593
## 75 Humanidades (Sistema Antiguo) 59258
## 76 Humanidades (Sistema Antiguo) 80844
## 77 Humanidades (Sistema Antiguo) 62951
## 78 Humanidades (Sistema Antiguo) 63045
## 79 Humanidades (Sistema Antiguo) 52320
## 80 Humanidades (Sistema Antiguo) 26936
## 81 Educación Media Científico-Humanista 399958
## 82 Educación Media Científico-Humanista 561875
## 83 Educación Media Científico-Humanista 618413
## 84 Educación Media Científico-Humanista 580687
## 85 Educación Media Científico-Humanista 543005
## 86 Educación Media Científico-Humanista 560085
## 87 Educación Media Científico-Humanista 508008
## 88 Educación Media Científico-Humanista 423106
## 89 Educación Media Científico-Humanista 300635
## 90 Educación Media Científico-Humanista 129653
## 91 Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo 9299
## 92 Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo 7199
## 93 Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo 10612
## 94 Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo 11774
## 95 Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo 15343
## 96 Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo 16807
## 97 Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo 18269
## 98 Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo 17695
## 99 Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo 17768
## 100 Técnica, Comercial, Industrial o Normalista (Sistema Antiguo 7334
## 101 Educación Media Técnica Profesional 103481
## 102 Educación Media Técnica Profesional 144919
## 103 Educación Media Técnica Profesional 176246
## 104 Educación Media Técnica Profesional 159380
## 105 Educación Media Técnica Profesional 175292
## 106 Educación Media Técnica Profesional 157689
## 107 Educación Media Técnica Profesional 145919
## 108 Educación Media Técnica Profesional 140170
## 109 Educación Media Técnica Profesional 91382
## 110 Educación Media Técnica Profesional 32093
## 111 Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años) 28633
## 112 Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años) 44007
## 113 Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años) 64350
## 114 Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años) 59629
## 115 Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años) 55950
## 116 Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años) 58903
## 117 Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años) 58136
## 118 Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años) 50984
## 119 Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años) 43559
## 120 Técnico Nivel Superior Incompleto (Carreras 1 a 3 años) 24446
## 121 Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años) 23646
## 122 Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años) 42291
## 123 Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años) 64683
## 124 Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años) 73953
## 125 Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años) 86240
## 126 Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años) 113897
## 127 Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años) 117581
## 128 Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años) 138847
## 129 Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años) 157396
## 130 Técnico Nivel Superior Completo (Carreras 1 a 3 años) 104328
## 131 Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años) 67159
## 132 Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años) 97713
## 133 Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años) 123342
## 134 Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años) 104951
## 135 Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años) 114249
## 136 Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años) 132188
## 137 Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años) 128571
## 138 Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años) 137481
## 139 Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años) 160015
## 140 Profesional Incompleto (Carreras 4 o más años) 127573
## 141 Profesional Completo (Carreras 4 o más años) 24984
## 142 Profesional Completo (Carreras 4 o más años) 24265
## 143 Profesional Completo (Carreras 4 o más años) 39538
## 144 Profesional Completo (Carreras 4 o más años) 47921
## 145 Profesional Completo (Carreras 4 o más años) 70564
## 146 Profesional Completo (Carreras 4 o más años) 97813
## 147 Profesional Completo (Carreras 4 o más años) 144155
## 148 Profesional Completo (Carreras 4 o más años) 208682
## 149 Profesional Completo (Carreras 4 o más años) 319400
## 150 Profesional Completo (Carreras 4 o más años) 459276
## 151 Postgrado Incompleto 2334
## 152 Postgrado Incompleto 978
## 153 Postgrado Incompleto 320
## 154 Postgrado Incompleto 1286
## 155 Postgrado Incompleto 1017
## 156 Postgrado Incompleto 1573
## 157 Postgrado Incompleto 1739
## 158 Postgrado Incompleto 5133
## 159 Postgrado Incompleto 8123
## 160 Postgrado Incompleto 22593
## 161 Postgrado Completo 1350
## 162 Postgrado Completo 644
## 163 Postgrado Completo 903
## 164 Postgrado Completo 1816
## 165 Postgrado Completo 1738
## 166 Postgrado Completo 2696
## 167 Postgrado Completo 4701
## 168 Postgrado Completo 9979
## 169 Postgrado Completo 25420
## 170 Postgrado Completo 104181
## 171 No sabe/no responde 4628
## 172 No sabe/no responde 6242
## 173 No sabe/no responde 6043
## 174 No sabe/no responde 3980
## 175 No sabe/no responde 4492
## 176 No sabe/no responde 5338
## 177 No sabe/no responde 4872
## 178 No sabe/no responde 3273
## 179 No sabe/no responde 3829
## 180 No sabe/no responde 1017chisq.test(new.data$dau,new.data$e6a )##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: new.data$dau and new.data$e6a
## X-squared = 58678, df = 153, p-value < 2.2e-16chisq.test(cross_tab)##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: cross_tab
## X-squared = 4752724, df = 153, p-value < 2.2e-16chisq.test(dataset2017$sexo,dataset2017$pobreza)##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: dataset2017$sexo and dataset2017$pobreza
## X-squared = 29.028, df = 2, p-value = 4.973e-07chisq.test(dataset2017$sexo,dataset2017$pobreza)##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: dataset2017$sexo and dataset2017$pobreza
## X-squared = 29.028, df = 2, p-value = 4.973e-07library(dplyr)
p1 <- plot_ly(dataset2017 , x = ~dau, color = ~e6a) %>% add_histogram()%>%
layout(showlegend = TRUE, legend = list(font = list(size = 8)))
p1graficar una tabla de contingencia
library(ggthemes)
plot(dataset2017$sexo, dataset2017$pobreza, xlab = "Sexo", ylab = "Pobreza")
plot(new.data$sexo, new.data$pobreza, xlab = "Sexo", ylab = "Pobreza") + theme_bw()
## NULLchisq.test(dataset2017$sexo, dataset2017$pobreza)##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: dataset2017$sexo and dataset2017$pobreza
## X-squared = 29.028, df = 2, p-value = 4.973e-07library(sjPlot)## Registered S3 methods overwritten by 'lme4':
## method from
## cooks.distance.influence.merMod car
## influence.merMod car
## dfbeta.influence.merMod car
## dfbetas.influence.merMod car## Install package "strengejacke" from GitHub (`devtools::install_github("strengejacke/strengejacke")`) to load all sj-packages at once!myvars <- c("y0101", "pobreza")
newdata <- dataset2017[myvars]
newdata## y0101 pobreza
## 1 NA No pobres
## 2 200000 No pobres
## 3 270000 No pobres
## 4 300000 No pobres
## 5 320000 No pobres
## 6 NA No pobres
## 7 NA No pobres
## 8 NA No pobres
## 9 NA No pobres
## 10 270000 No pobres
## 11 270000 No pobres
## 12 270000 No pobres
## 13 NA No pobres
## 14 NA No pobres
## 15 NA No pobres
## 16 200000 No pobres
## 17 NA No pobres
## 18 400000 No pobres
## 19 NA No pobres
## 20 NA No pobres
## 21 NA No pobres
## 22 380000 No pobres
## 23 NA No pobres
## 24 NA No pobres
## 25 NA No pobres
## 26 NA No pobres
## 27 250000 No pobres
## 28 NA No pobres
## 29 NA No pobres
## 30 NA No pobres
## 31 NA No pobres
## 32 NA No pobres
## 33 500000 No pobres
## 34 500000 No pobres
## 35 NA No pobres
## 36 NA No pobres
## 37 NA No pobres
## 38 NA No pobres
## 39 NA No pobres
## 40 1000000 No pobres
## 41 700000 No pobres
## 42 NA No pobres
## 43 NA No pobres
## 44 NA No pobres
## 45 300000 No pobres
## 46 NA No pobres
## 47 NA No pobres
## 48 NA No pobres
## 49 NA No pobres
## 50 NA No pobres
## 51 NA No pobres
## 52 260000 No pobres
## 53 NA No pobres
## 54 NA No pobres
## 55 NA No pobres
## 56 NA No pobres
## 57 350000 No pobres
## 58 350000 No pobres
## 59 NA No pobres
## 60 NA No pobres
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## [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 166440 rows ]#sjp.corr(newdata)model <- glm(pobreza ~ (y0101)^2,
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##
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##
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## (153527 observations deleted due to missingness)
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##
## Number of Fisher Scoring iterations: 11library("vcd")## Loading required package: grid#DEFAULT and BUSTYPE
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#
#
# tbl <- table(dataset2017$sexo, dataset2017$pobreza)
# chisq.test(tbl)In our statistical results, both p-values are less than 0.05. We can reject the null hypothesis and conclude there is a relationship between shirt color and deaths. The next step is to define that relationship.
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promedios <- aggregate( dataset2017$y0101 , by = list(dataset2017$comuna), FUN=mean, na.rm =TRUE)
names(promedios)[2] <- "ingreso"
promedios ## Group.1 ingreso
## 1 Iquique 567914.6
## 2 Alto Hospicio 429569.0
## 3 Pozo Almonte 466371.4
## 4 Camiña 435823.5
## 5 Huara 351727.3
## 6 Pica 466473.7
## 7 Antofagasta 640835.3
## 8 Mejillones 455348.5
## 9 Sierra Gorda 488976.2
## 10 Taltal 490075.0
## 11 Calama 673089.0
## 12 San Pedro de Atacama 494232.6
## 13 Tocopilla 538416.7
## 14 María Elena 532841.5
## 15 Copiapó 580178.7
## 16 Caldera 474212.8
## 17 Tierra Amarilla 447117.6
## 18 Chañaral 487383.0
## 19 Diego de Almagro 670413.0
## 20 Vallenar 494652.3
## 21 Alto del Carmen 315043.5
## 22 Freirina 420875.0
## 23 Huasco 482041.7
## 24 La Serena 466381.3
## 25 Coquimbo 416541.5
## 26 Andacollo 411876.7
## 27 La Higuera 378254.5
## 28 Paiguano 331120.0
## 29 Vicuña 369576.2
## 30 Illapel 417145.5
## 31 Canela 361233.0
## 32 Los Vilos 385105.6
## 33 Salamanca 410833.3
## 34 Ovalle 395937.4
## 35 Combarbalá 342112.9
## 36 Monte Patria 304043.5
## 37 Punitaqui 371549.6
## 38 Río Hurtado 288961.5
## 39 Valparaíso 458162.1
## 40 Casablanca 372044.9
## 41 Concón 595043.1
## 42 Puchuncaví 312131.1
## 43 Quintero 503224.1
## 44 Viña del Mar 632789.3
## 45 Los Andes 481408.9
## 46 Calle Larga 332159.1
## 47 Rinconada 433727.3
## 48 San Esteban 343062.5
## 49 La Ligua 376523.3
## 50 Cabildo 412032.8
## 51 Papudo 435021.3
## 52 Petorca 362197.5
## 53 Zapallar 335222.2
## 54 Quillota 399880.3
## 55 Calera 392565.2
## 56 Hijuelas 365650.0
## 57 La Cruz 331345.1
## 58 Nogales 343313.3
## 59 San Antonio 351258.5
## 60 Algarrobo 611302.3
## 61 Cartagena 445295.1
## 62 El Quisco 324457.1
## 63 El Tabo 385217.8
## 64 Santo Domingo 500362.3
## 65 San Felipe 488833.1
## 66 Catemu 304277.8
## 67 Llaillay 378444.4
## 68 Panquehue 432065.4
## 69 Putaendo 323875.0
## 70 Santa María 328932.6
## 71 Quilpué 549563.1
## 72 Limache 362182.4
## 73 Olmué 407865.4
## 74 Villa Alemana 486617.4
## 75 Rancagua 461822.0
## 76 Codegua 353178.4
## 77 Coinco 306800.0
## 78 Coltauco 394311.1
## 79 Doñihue 428892.2
## 80 Graneros 388881.1
## 81 Las Cabras 323133.3
## 82 Machalí 663276.6
## 83 Malloa 330157.9
## 84 Mostazal 395723.8
## 85 Olivar 379207.8
## 86 Peumo 345607.5
## 87 Pichidegua 338891.9
## 88 Quinta de Tilcoco 512741.9
## 89 Rengo 354588.8
## 90 Requínoa 359354.8
## 91 San Vicente 426803.3
## 92 Pichilemu 385930.2
## 93 La Estrella 364891.9
## 94 Litueche 334266.7
## 95 Marchihue 385435.9
## 96 Navidad 378000.0
## 97 Paredones 316150.0
## 98 San Fernando 396267.4
## 99 Chépica 330400.0
## 100 Chimbarongo 314271.6
## 101 Lolol 327407.4
## 102 Nancagua 351381.5
## 103 Palmilla 301378.2
## 104 Peralillo 356485.3
## 105 Placilla 331845.4
## 106 Pumanque 399466.7
## 107 Santa Cruz 414894.7
## 108 Talca 459716.5
## 109 Constitución 474719.2
## 110 Curepto 356772.7
## 111 Empedrado 317032.8
## 112 Maule 318597.6
## 113 Pelarco 308545.5
## 114 Pencahue 305940.9
## 115 Río Claro 320829.3
## 116 San Clemente 271211.5
## 117 San Rafael 315363.0
## 118 Cauquenes 371476.2
## 119 Chanco 326491.5
## 120 Pelluhue 325565.2
## 121 Curicó 411526.3
## 122 Hualañé 446168.7
## 123 Licantén 436352.9
## 124 Molina 381617.9
## 125 Rauco 321684.2
## 126 Romeral 335640.4
## 127 Sagrada Familia 319657.9
## 128 Teno 360318.8
## 129 Vichuquén 335860.8
## 130 Linares 356433.5
## 131 Colbún 330328.6
## 132 Longaví 259817.4
## 133 Parral 300219.5
## 134 Retiro 302315.8
## 135 San Javier 354487.0
## 136 Villa Alegre 335638.2
## 137 Yerbas Buenas 382637.7
## 138 Concepción 477702.4
## 139 Coronel 399930.1
## 140 Chiguayante 500198.7
## 141 Florida 300606.1
## 142 Hualqui 348652.2
## 143 Lota 364061.7
## 144 Penco 346770.0
## 145 San Pedro de la Paz 580186.6
## 146 Santa Juana 395778.8
## 147 Talcahuano 472098.9
## 148 Tomé 404000.0
## 149 Hualpén 425429.9
## 150 Lebu 347727.3
## 151 Arauco 597822.8
## 152 Cañete 396476.6
## 153 Contulmo 313000.0
## 154 Curanilahue 391627.4
## 155 Los Álamos 354750.0
## 156 Tirúa 336950.8
## 157 Los Ángeles 442286.8
## 158 Antuco 431305.6
## 159 Cabrero 418308.4
## 160 Laja 362136.4
## 161 Mulchén 336560.2
## 162 Nacimiento 423720.9
## 163 Negrete 313518.5
## 164 Quilaco 348081.6
## 165 Quilleco 333233.3
## 166 San Rosendo 378541.7
## 167 Santa Bárbara 333913.8
## 168 Tucapel 308616.7
## 169 Yumbel 398413.0
## 170 Alto Biobío 386036.4
## 171 Temuco 511920.4
## 172 Carahue 427937.5
## 173 Cunco 378066.7
## 174 Curarrehue 377393.4
## 175 Freire 407931.5
## 176 Galvarino 308396.8
## 177 Gorbea 422931.8
## 178 Lautaro 469037.0
## 179 Loncoche 333459.5
## 180 Melipeuco 396977.3
## 181 Nueva Imperial 361996.6
## 182 Padre Las Casas 381488.2
## 183 Perquenco 401753.8
## 184 Pitrufquén 381852.6
## 185 Pucón 376828.8
## 186 Saavedra 323282.6
## 187 Teodoro Schmidt 365877.4
## 188 Toltén 396625.0
## 189 Vilcún 276399.2
## 190 Villarrica 405580.1
## 191 Cholchol 330573.8
## 192 Angol 430989.5
## 193 Collipulli 334474.4
## 194 Curacautín 379360.7
## 195 Ercilla 381409.8
## 196 Lonquimay 390944.4
## 197 Los Sauces 317942.9
## 198 Lumaco 397125.0
## 199 Purén 322688.5
## 200 Renaico 379537.3
## 201 Traiguén 365323.8
## 202 Victoria 340949.7
## 203 Puerto Montt 481204.6
## 204 Calbuco 470433.5
## 205 Fresia 453871.0
## 206 Frutillar 348127.0
## 207 Los Muermos 401636.4
## 208 Llanquihue 397287.9
## 209 Maullín 402016.4
## 210 Puerto Varas 499472.1
## 211 Castro 543544.8
## 212 Ancud 390227.7
## 213 Chonchi 437851.0
## 214 Curaco de Vélez 452222.2
## 215 Dalcahue 480947.4
## 216 Puqueldón 336423.1
## 217 Queilén 346858.3
## 218 Quellón 409838.7
## 219 Quemchi 393848.5
## 220 Quinchao 588959.2
## 221 Osorno 446056.1
## 222 Puerto Octay 420063.3
## 223 Purranque 423033.0
## 224 Puyehue 380788.7
## 225 Río Negro 478678.0
## 226 San Juan de la Costa 317133.3
## 227 San Pablo 275390.6
## 228 Coyhaique 682095.6
## 229 Aysén 569413.5
## 230 Cisnes 507020.0
## 231 Cochrane 677952.4
## 232 Chile Chico 629977.3
## 233 Río Ibáñez 574285.7
## 234 Punta Arenas 704281.3
## 235 Porvenir 639867.5
## 236 Natales 462795.4
## 237 Santiago 668377.5
## 238 Cerrillos 397378.2
## 239 Cerro Navia 393517.1
## 240 Conchalí 413248.9
## 241 El Bosque 452884.9
## 242 Estación Central 485189.0
## 243 Huechuraba 371650.0
## 244 Independencia 427237.8
## 245 La Cisterna 571496.7
## 246 La Florida 552509.5
## 247 La Granja 406464.7
## 248 La Pintana 357716.5
## 249 La Reina 1114584.6
## 250 Las Condes 1600783.2
## 251 Lo Barnechea 854922.9
## 252 Lo Espejo 349586.3
## 253 Lo Prado 385656.3
## 254 Macul 461911.7
## 255 Maipú 521680.0
## 256 Ñuñoa 1188461.0
## 257 Pedro Aguirre Cerda 418844.8
## 258 Peñalolén 606869.5
## 259 Providencia 1393482.1
## 260 Pudahuel 425745.0
## 261 Quilicura 437851.6
## 262 Quinta Normal 426119.2
## 263 Recoleta 460993.0
## 264 Renca 393574.2
## 265 San Joaquín 402920.4
## 266 San Miguel 701263.0
## 267 San Ramón 372321.8
## 268 Vitacura 1862644.4
## 269 Puente Alto 443535.0
## 270 Pirque 850322.0
## 271 San José de Maipo 479689.2
## 272 Colina 440207.7
## 273 Lampa 515345.8
## 274 Tiltil 412131.1
## 275 San Bernardo 420878.7
## 276 Buin 392276.4
## 277 Calera de Tango 418073.8
## 278 Paine 460932.0
## 279 Melipilla 375937.3
## 280 Alhué 436358.7
## 281 Curacaví 356534.9
## 282 María Pinto 315592.6
## 283 San Pedro 282272.7
## 284 Talagante 544077.0
## 285 El Monte 327568.4
## 286 Isla de Maipo 304457.1
## 287 Padre Hurtado 577543.5
## 288 Peñaflor 433309.4
## 289 Valdivia 483472.7
## 290 Corral 338814.8
## 291 Lanco 366726.2
## 292 Los Lagos 366846.8
## 293 Máfil 403957.1
## 294 Mariquina 386662.7
## 295 Paillaco 307030.2
## 296 Panguipulli 348079.4
## 297 La Unión 384268.3
## 298 Futrono 324845.2
## 299 Lago Ranco 336548.4
## 300 Río Bueno 349520.8
## 301 Arica 528693.1
## 302 Camarones 321666.7
## 303 Putre 518850.5
## 304 Chillán 427734.3
## 305 Bulnes 269296.3
## 306 Chillán Viejo 396856.6
## 307 El Carmen 308235.3
## 308 Pemuco 317000.0
## 309 Pinto 287240.0
## 310 Quillón 276911.4
## 311 San Ignacio 266991.1
## 312 Yungay 398557.4
## 313 Quirihue 329835.2
## 314 Cobquecura 414685.2
## 315 Coelemu 414964.4
## 316 Ninhue 332908.3
## 317 Portezuelo 263342.9
## 318 Ránquil 403125.0
## 319 Treguaco 278603.5
## 320 San Carlos 360044.1
## 321 Coihueco 300041.7
## 322 Ñiquén 320765.0
## 323 San Fabián 321106.1
## 324 San Nicolás 306468.5